論文の概要: Into the Unknown Unknowns: Engaged Human Learning through Participation in Language Model Agent Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15232v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 20:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 04:41:58.296906
• Title: Into the Unknown Unknowns: Engaged Human Learning through Participation in Language Model Agent Conversations
• Title（参考訳）: 未知の未知へ:言語モデルエージェント会話への参加を通してのヒューマンラーニング
• Authors: Yucheng Jiang, Yijia Shao, Dekun Ma, Sina J. Semnani, Monica S. Lam,
• Abstract要約: 協調的なSTORMは、複数のLMエージェント間の会話を観察し、管理することを可能にする。 エージェントはユーザの代理として質問を行い、未知の未知をセレンディピティーに発見する。 自動評価のために,実際の情報検索記録をユーザ目標として収集し,WildSeekデータセットを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.848859080368799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While language model (LM)-powered chatbots and generative search engines excel at answering concrete queries, discovering information in the terrain of unknown unknowns remains challenging for users. To emulate the common educational scenario where children/students learn by listening to and participating in conversations of their parents/teachers, we create Collaborative STORM (Co-STORM). Unlike QA systems that require users to ask all the questions, Co-STORM lets users observe and occasionally steer the discourse among several LM agents. The agents ask questions on the user's behalf, allowing the user to discover unknown unknowns serendipitously. To facilitate user interaction, Co-STORM assists users in tracking the discourse by organizing the uncovered information into a dynamic mind map, ultimately generating a comprehensive report as takeaways. For automatic evaluation, we construct the WildSeek dataset by collecting real information-seeking records with user goals. Co-STORM outperforms baseline methods on both discourse trace and report quality. In a further human evaluation, 70% of participants prefer Co-STORM over a search engine, and 78% favor it over a RAG chatbot.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)を利用したチャットボットと生成検索エンジンは具体的な質問に答えるのに優れているが、未知の地形の情報を見つけることはユーザにとって依然として困難である。 子どもや生徒が親や教師の会話に耳を傾け,参加することで学習する一般的な教育シナリオをエミュレートするために,協調的STORM(Co-STORM)を作成する。 ユーザがすべての質問をしなければならないQAシステムとは異なり、Co-STORMでは、複数のLMエージェント間の会話を観察し、時には操縦することができる。 エージェントはユーザの代理として質問を行い、未知の未知をセレンディピティーに発見する。 Co-STORMは、ユーザとの対話を容易にするために、発見された情報をダイナミックマインドマップに整理することで、ユーザによる会話の追跡を支援し、最終的には、テイクアウトとして包括的なレポートを生成する。 自動評価のために,実際の情報検索記録をユーザ目標として収集し,WildSeekデータセットを構築する。 Co-STORMは、談話トレースとレポート品質の両方でベースラインメソッドより優れています。 さらに人間による評価では、70%の参加者が検索エンジンよりもCo-STORMを好み、78%がRAGチャットボットよりもCo-STORMを好んでいる。

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